应用场景-集合覆盖问题
假设存在下面需要付费的广播台,以及广播台信号可以覆盖的地区。 如何选择最少的广播台,让所有的地区都可以接收到信号
广播台 | 覆盖地区 |
---|---|
K1 | "北京", "上海", "天津" |
K2 | "广州", "北京", "深圳" |
K3 | "成都", "上海", "杭州" |
K4 | "上海", "天津" |
K5 | "杭州", "大连" |
贪心算法介绍
贪婪算法(贪心算法)是指在对问题进行求解时,在每一步选择中都采取最好或者最优(即最有利)的选择,从而希望能够导致结果是最好或者最优的算法
贪婪算法所得到的结果不一定是最优的结果(有时候会是最优解),但是都是相对近似(接近)最优解的结果
代码示例
package com.wxit.greedy;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.HashSet;
/**
* @Author wj
* 贪心算法
**/
public class GreedyAlgorithm {
public static void main(String[] args) {
//创建广播电台,放入到Map中
HashMap<String, HashSet<String>> broadcasts = new HashMap<>();
//将各个电台放入到broadcasts
HashSet<String> hashSet1 = new HashSet<>();
hashSet1.add("北京");
hashSet1.add("上海");
hashSet1.add("天津");
HashSet<String> hashSet2 = new HashSet<>();
hashSet2.add("广州");
hashSet2.add("北京");
hashSet2.add("深圳");
HashSet<String> hashSet3 = new HashSet<>();
hashSet3.add("成都");
hashSet3.add("上海");
hashSet3.add("杭州");
HashSet<String> hashSet4 = new HashSet<>();
hashSet4.add("上海");
hashSet4.add("天津");
HashSet<String> hashSet5 = new HashSet<>();
hashSet4.add("杭州");
hashSet4.add("大连");
//加入到map
broadcasts.put("k1",hashSet1);
broadcasts.put("k2",hashSet2);
broadcasts.put("k3",hashSet3);
broadcasts.put("k4",hashSet4);
broadcasts.put("k5",hashSet5);
//allAreas,存放所有的地区
HashSet<String> allAreas = new HashSet<String>();
allAreas.add("北京");
allAreas.add("上海");
allAreas.add("天津");
allAreas.add("广州");
allAreas.add("深圳");
allAreas.add("成都");
allAreas.add("杭州");
allAreas.add("大连");
//创建ArrayList,存放选择的集合
ArrayList<String> selects = new ArrayList<String>();
//定义一个临时的集合,在遍历的过程中,存放遍历过程中的电台覆盖的地区和当前还没有覆盖的地区的交集
HashSet<String> tempSet = new HashSet<>();
//定义给maxKey,保存在一次遍历过程中,能够覆盖最大未覆盖的地区的电台key,如果key不为空,则会加入到selects
String maxKey = null;
while (allAreas.size() != 0){ //如果allAreas不为0,则表示还没有覆盖到所有的地区
//每进行一次while,需要
maxKey = null;
//遍历broadcasts,取出对应的key
for (String key : broadcasts.keySet()) {
//每进行一次for
tempSet.clear();;
//当前这个key能够覆盖的地区
HashSet<String> areas = broadcasts.get(key);
tempSet.addAll(areas);
//求出temSet和allAreas集合的交集,交集会赋给temSet
tempSet.retainAll(allAreas);
//如果当前这个集合包含的未覆盖地区的数量,比maxKey指向的集合地区还多,就需要重置maxKey
if (tempSet.size() > 0 && (tempSet.size() > broadcasts.get(maxKey).size())){
maxKey = key;
}
}
//maxKey != null,就应该将maxKey加入selects
if (maxKey != null){
selects.add(maxKey);
//将maxKey指向的广播电台的地区从allAreas去掉
allAreas.removeAll(broadcasts.get(maxKey));
}
}
System.out.println("得到的选择结果为:" + selects);
}
}